Упрощенная HTML-версия
110
I(x
ij
)= ДК (x
ij
)
x
1/2 [P(x
ij
/ A
2
) – P(x
ij
/ A
1
)]
, где ДК-
диагностический
коэффициент,
I(x
ij
)
–
информативность признака, вычисляемые при
использовании
патометрического
алгоритма,
получившего название
“последовательного анализа Вальда”.
P(x
ij
/ A
2
)
ДК (х
ij
)= 10 lg -------------
P(x
ij
/ A
1
)
За минимальную информативность признака, необходимую для
включения последнего в расчет, мы приняли
I(x
ij
)
=
0,5 ( в соответствие с
рекомендациями [49]).
Исключив малоинформативные признаки из последующего расчета
вероятности отнесения пациента к тому или иному классу, мы тем самым
повысили надежность результатов вычисления. В то же время оказалось, что
больной описывается лишь наиболее значимыми симптомами, которые не
могут в полной мере отобразить тяжесть течения дисплазии соединительной
ткани. Приведенные же нами выше результаты собственных исследований
свидетельствуют о тесной взаимосвязи степени выраженности ДСТ и характера
течения диспластикозависимых дисфункций ВНЧС. Для учета тяжести ДСТ
нами были применены диагностические коэффициенты, предложенные [22] и
использованные при обработке полученных результатов в предыдущих главах.
Полученный
вариационный
ряд
суммарных
диагностических
коэффициентов (по сути, одного из признаков), вычисляемых для каждого
пациента в автоматическом режиме, был разбит на диапазоны признака. Для
уменьшения влияния границ диапазонов после вычисления частостей в каждом
диапазоне подсчитывали средневзвешенные частости по методу скользящей
средней, учитывая частости соседних диапазонов. По ним производится расчет
информативности диапазонов для их отбора при последующих вычислениях.